Amazon CodeGuru ist ein Entwickler-Tool, das auf Basis von Machine Learning intelligente Empfehlungen für die Verbesserung der Codequalität liefert und die teuersten Codezeilen in einer Anwendung findet.
Quelle: aws.amazon.com
Amazon CodeGuru ist ein Entwickler-Tool, das auf Basis von Machine Learning intelligente Empfehlungen für die Verbesserung der Codequalität liefert und die teuersten Codezeilen in einer Anwendung findet.
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Mit der Desktop-Browser-Testfunktion von AWS Device Farm können Sie nun Ihre Webanwendungen bei verschiedenen Versionen der Browser Chrome, Firefox und Internet Explorer testen. Mit der heutigen Einführung fügen wir Unterstützung für den Microsoft Edge-Browser hinzu.
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Sie können jetzt Ihre AWS-Ressourcen wie Instances, VPCs, Subnetze, Sicherheitsgruppen und Volumes in AWS-Regionen anzeigen. Bisher war das Auffinden bestimmter Ressourcen, das Überwachen ihres Status oder die Bestandsaufnahme in der Konsole manuell und zeitaufwändig. Sie mussten wissen, in welcher Region sich eine bestimmte Instance befand, oder Sie mussten manuell zwischen mehreren verschiedenen Regionen wechseln, um danach zu suchen. Global View bietet Einblick in alle Ihre Ressourcen in einem einzigen Fenster über alle AWS-Regionen. Es hilft, die Ressourcenanzahl zu überwachen, Anomalien eher früher als später zu erkennen und verloren gegangene Ressourcen zu finden.
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AWS kündigt die allgemeine Verfügbarkeit von AWS Cloud Control API an. Dabei handelt es sich um eine Reihe von gängigen Programmierschnittstellen (APIs), die es Entwicklern erleichtern sollen, ihre Cloud-Infrastruktur auf einheitliche Weise zu verwalten und die neuesten AWS-Funktionen schneller zu nutzen. Mit Cloud Control API können Entwickler den Lebenszyklus von Hunderten von AWS-Ressourcen und mehr als einem Dutzend Ressourcen von Drittanbietern mit fünf konsistenten APIs verwalten, anstatt verschiedene servicespezifische APIs zu verwenden. Mit dieser Einführung können die Partner im AWS-Partnernetzwerk (APN) nun die Integration ihrer Lösungen mit bereits vorhandenen und künftigen AWS-Funktionen und -Services durch eine einmalige Integration automatisieren, anstatt wochenlang individuelle Entwicklungsarbeiten durchzuführen, wenn neue Ressourcen verfügbar werden. Terraform von HashiCorp und Pulumi haben ihre Lösungen im Rahmen dieser Einführung integriert.
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Sie können jetzt Geräte mit den Funktionen Just-in-Time-Bereitstellung und Just-in-Time-Registrierung von AWS IoT Core bereitstellen, ohne die gesamte Vertrauenskette bei der ersten Vernetzung der Geräte mit IoT Core senden zu müssen. Bisher mussten Kunden ihre Geräte so konfigurieren, dass sowohl das registrierte CA-Zertifikat als auch das vom registrierten CA-Zertifikat signierte Client-Zertifikat als Teil des TLS-Handshakes bei der ersten Vernetzung der Geräte mit IoT Core übermittelt werden. Ab heute ist es bei AWS IoT Core für Kunden optional, das CA-Zertifikat bei der ersten Verbindung der Geräte mit IoT Core vorzulegen, wenn sie Just-in-Time-Bereitstellung und -Registrierung verwenden. Diese Verbesserung erleichtert Kunden die Migration von Brownfield-Geräten zu AWS IoT Core, z. B. von selbstverwalteten Cloud-Lösungen eines Kunden.
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AWS Step Functions lässt sich jetzt in das AWS-SDK integrieren, wodurch sich die Anzahl der unterstützten AWS-Services von 17 auf über 200 und die Anzahl der AWS-API Aktionen von 46 auf über 9 000 erhöht.
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AWS Lambda ermöglicht es Kunden nun, Funktionen von Warteschlangen des Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) auszulösen, die sich in einem anderen AWS-Konto befinden. Zuvor konnten Kunden Lambda-Funktionen nur von SQS-Warteschlangen im selben Konto auslösen. Ab heute können Kunden Lambda-Funktionen in mehreren AWS-Konten erstellen, ohne die Ereignisquelle in jedem Konto replizieren zu müssen.
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Mit dem Amazon SageMaker JumpStart können Sie schnell und einfach mit Machine Learning beginnen. SageMaker JumpStart bietet eine Reihe von Lösungen für die gängigsten Anwendungsfälle, die mit nur wenigen Klicks bereitgestellt werden können, sowie die Bereitstellung mit nur einem Mausklick und Optimierung gängiger Open-Source-Modelle. Ab sofort haben Sie Zugriff auf eine Sammlung multimodaler Finanztextanalyse-Tools, darunter Beispiel-Notizbücher, Textmodelle und eine Lösung.
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AWS Snowcone ist jetzt als Solid State Drive (SSD) mit 14 TB Speicherkapazität erhältlich. AWS Snowcone ist das kleinste Gerät der AWS-Snow-Familie für Edge-Computing, Edge-Speicherung und Datenübertragung. Mit dieser Einführung ist AWS Snowcone nun sowohl als HDD (Festplattenlaufwerk) als auch als SSD (Solid State Drive) erhältlich. Snowcone SSD hat dieselbe Hauptplatine (4 vCPU und 4 GB RAM) und dasselbe Industriedesign wie Snowcone, ermöglicht aber neue Datenübertragungs- und Edge-Computing-Anwendungsfälle, die 1) eine höhere Durchsatzleistung, 2) eine höhere Vibrationsfestigkeit im Betrieb, 3) eine längere Haltbarkeit und 4) eine höhere Speicherkapazität (14 TB bei Snowcone SSD im Vergleich zu 8 TB bei Snowcone) erfordern.
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